Search Results diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado

Consejos para navegar con éxito las entrevistas de trabajo de ciencia de datos para principiantes

Principiantes en ciencia de datos, ¡aquí hay nueve consejos para navegar las entrevistas de trabajo!

Career Advice

2023, año de los LLMs abiertos

2023 ha visto un aumento del interés público en los Modelos de Lenguaje Amplio (LLMs, por sus siglas en inglés), y ahora que la…

Los 10 mejores proyectos de aprendizaje automático de Kaggle para convertirse en científico de datos en 2024

Domina la Ciencia de Datos con los 10 principales proyectos de Kaggle de ML para convertirte en un científico de datos.

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Curso gratuito de MIT TinyML y cómputo eficiente de aprendizaje profundo

¿Curioso acerca de optimizar la IA para dispositivos cotidianos? Sumérgete en la descripción completa del curso de TinyML y Computación Eficiente de Aprendizaje Profundo…

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DESCUBRA ‘DRESS’ Un modelo de lenguaje de visión amplia (LVLM, por sus siglas en inglés) que se alinea e interactúa con los humanos a través de comentarios en lenguaje natural

Los grandes modelos de lenguaje y visión, o LVLMs, pueden interpretar señales visuales y proporcionar respuestas fáciles para que los usuarios interactúen. Esto se…

Explorando alternativas de código abierto a los modelos de OpenAI

Introducción Noviembre ha sido dramático en el espacio de la IA. Ha sido un viaje emocionante desde el lanzamiento de las tiendas GPT, GPT-4-turbo,…

Grandes modelos de lenguaje DeBERTa – BERT mejorado con decodificación y atención desentrelazada

En los últimos años, BERT se ha convertido en la herramienta número uno en muchas tareas de procesamiento de lenguaje natural. Su destacada capacidad…

GenAI práctico para líderes de producto e ingeniería

Si eres un conductor habitual, el capó de tu coche podría estar lleno de algodón y no te importaría en absoluto. Sin embargo, si…

K-Means agrupado con Python Numba y CUDA C

Paralelizar las cargas de trabajo de análisis de datos puede ser una tarea desalentadora, especialmente cuando no hay una implementación lista para usar eficiente…

Sistema de recomendación ID vs. multimodal Perspectiva sobre el aprendizaje de transferencia

Este artículo revisa el estado de desarrollo de los sistemas de recomendación transferibles y el trabajo representativo basados en identificación, basados en modalidad y…

Explorando el uso de la IA para la ciencia con Anima Anandkumar

Únete a nosotros en un fascinante viaje al mundo de la IA y los avances científicos con Anima Anandkumar. En este interesante podcast, Anandkumar,…

Zephyr-7B LLM Hiper-optimizado de HuggingFace construido sobre Mistral 7B

Echa un vistazo detallado a Zephyr-7B, un innovador modelo de lenguaje amplio. Descubre cómo aprovecha la destilación de conocimiento para establecer nuevos estándares en…

Investigadores de la Universidad de Chosun presentan un marco de aprendizaje automático para la localización precisa de corales blanqueados utilizando la clasificación de características visuales híbridas en bolsas.

Se dice que el entorno marino más diversificado de la Tierra se encuentra en los arrecifes de coral. Se pueden encontrar más de 4,000…

Métricas de evaluación para clasificación más allá de la precisión

En este artículo, discutiremos por qué la precisión no siempre es la mejor medida para evaluar el rendimiento de un modelo, especialmente en el…

De Álgebra Lineal a Aprendizaje Profundo en 7 Libros (Actualización Invierno 2023)

En mi primer artículo para Towards Data Science, escribí sobre mis libros favoritos de aprendizaje automático que abarcan desde álgebra lineal hasta el aprendizaje…

Todo lo que necesitas saber para desarrollar usando modelos de lenguaje grandes

El propósito de este artículo es explicar de manera sencilla las tecnologías clave necesarias para comenzar a desarrollar aplicaciones basadas en LLM. También proporciona…

Mejores prácticas para depurar errores en la regresión logística con Python

Se ha escrito mucho sobre los conceptos básicos de la Regresión Logística (RL) su versatilidad, desempeño probado con el tiempo, incluso las matemáticas subyacentes.…

Explora técnicas avanzadas para la optimización de hiperparámetros con Amazon SageMaker Automatic Model Tuning

Crear soluciones de aprendizaje automático (ML) de alto rendimiento se basa en explorar y optimizar los parámetros de entrenamiento, también conocidos como hiperparámetros. Los…

Clústeres de precisión simplificados Guía de kscorer para la selección automática óptima de clústeres K-means

kscorer optimiza el proceso de agrupamiento y proporciona un enfoque práctico para el análisis de datos mediante puntuación avanzada y paralelización

¿Qué es una Red Generativa Adversarial Condicional?

CGANs, acrónimo de Redes Generativas Adversarias Condicionales, guían el proceso de creación de datos al incorporar parámetros o etiquetas específicas en la GAN.

ULTRA Modelos de base para el razonamiento del gráfico de conocimiento

Entrenar un solo modelo genérico para resolver conjuntos de datos arbitrarios siempre ha sido un sueño para los investigadores de ML, especialmente en la…

LLM Confiar, pero verificar

Comprender los desafíos de desarrollar, probar y monitorear software no determinista; esto es un nuevo y significativo desafío para la observabilidad.

Investigadores de Stanford y UT Austin proponen Aprendizaje de Preferencia Contrastiva (APC) un método sencillo de Aprendizaje por Reforzamiento (RL) que no necesita RL y funciona con MDPs arbitrarios y datos fuera de política.

El desafío de combinar las preferencias humanas con los grandes modelos preentrenados ha ganado prominencia en el estudio a medida que estos modelos han…

Investigadores de CMU y NYU proponen LLMTime un método de inteligencia artificial para la predicción de series temporales de cero disparo con modelos de lenguaje grandes (LLMs)

A pesar de tener ciertos paralelos con otros problemas de modelado de secuencias, como texto, audio o video, las series de tiempo tienen dos…

Conoce a Llemma el modelo de lenguaje matemático de próxima generación que supera los estándares actuales

Los modelos de lenguaje entrenados en diversas mezclas de texto muestran una comprensión y generación de lenguaje general muy destacadas, sirviendo como modelos base…

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